www.wikidata.uk-ua.nina.az

Доказова медицина це підхід до медичної практики який поєднує найкращі доступні клінічні та наукові дані з досвідом окре

Доказова медицина

Доказова медицина — це підхід до медичної практики, який поєднує найкращі доступні клінічні та наукові дані з досвідом окремих клініцистів і цінностями, уподобаннями та унікальними обставинами пацієнтів. Це систематичний, достовірний з точки зору медичної статистики, і орієнтований на пацієнта підхід до профілактики, діагностики, лікування та відновлення.

Піраміда рівней доказовості наукових даних в доказовій медицині

Доказова медицина це також підхід до охорони здоров’я та медичного навчання й освіти, який наголошує на використанні найкращих наявних наукових даних для прийняття клінічних рішень і наданні найефективнішої допомоги пацієнтам на науковій основі.

Основною метою доказової медицини є покращення результатів лікування пацієнтів шляхом сприяння прийняттю обґрунтованих рішень, оптимізації вибору лікування та мінімізації використання потенційно шкідливих або неефективних втручань.

Доказова медицина об’єднує клінічний досвід, цінності й переваги пацієнтів, а також найкращі доступні докази систематичних досліджень з метою покращення результатів профілактики, діагностики, лікування та відновлення пацієнтів.

Історія Редагувати

Коріння доказової медицини можна простежити до роботи Арчі Кокрейна, який у 1970-х роках виступав за використання систематичних оглядів клінічних випробувань як засобу покращення охорони здоров’я. Проте лише в 1990-х роках доказова медицина виокремилась в окремий підхід до охорони здоров’я.

У 1992 році Робоча група з доказової медицини під керівництвом Гордона Гаятта ввела термін «доказова медицина» та визначила його як «сумлінне, чітке та розумне використання найкращих поточних доказів у прийнятті рішень щодо догляду за окремими пацієнтами».

З моменту появи в 1990-х роках доказова медицина продовжує розвиватися. Однією з важливих подій стало зростання Кокранівської співпраці, міжнародної мережі дослідників, які проводять і поширюють систематичні огляди втручань у сфері охорони здоров’я. Іншою подією стало все більш широке використання клінічних практичних рекомендацій, заснованих на доказах, які надають клініцистам рекомендації на основі найкращих наявних доказів.

Загалом доказова медицина справила значний вплив на охорону здоров’я, сприяючи покращенню якості медичної допомоги та зменшенню витрат. Однак вона також зіткнулася з критикою та викликами, які розглянуті в наступних розділах.

Принципи доказової медицини Редагувати

Практика доказової медицини базується на кількох ключових принципах, якими керуються лікарі під час прийняття рішень. Ці принципи включають:

  • Формулювання клінічних питань: щоб практикувати доказову медицину, клініцисти повинні спочатку сформулювати чіткі та цілеспрямовані питання щодо клінічної проблеми, яку вони намагаються вирішити. Ці питання мають бути сформульовані таким чином, щоб уможливити систематичний пошук відповідних доказів.
  • Пошук доказів: після того, як клінічні питання були сформульовані, клініцисти повинні знайти найкращі наявні докази, щоб відповісти на ці запитання. Це передбачає використання стратегій систематичного пошуку для виявлення відповідних досліджень та інших джерел доказів.
  • Критична оцінка доказів: після визначення доказів клініцисти повинні критично оцінити їх, щоб визначити їх якість і релевантність. Це передбачає оцінку плану дослідження, розміру вибірки, статистичних методів та інших факторів, які можуть вплинути на достовірність доказів.
  • Інтеграція доказів у клінічну практику: нарешті, клініцисти повинні інтегрувати найкращі наявні докази у свої клінічні рішення, беручи до уваги цінності та переваги пацієнта, а також свій власний клінічний досвід.

Дотримуючись цих ключових принципів, клініцисти можуть практикувати доказову медицину систематично та ретельно, використовуючи найкращі наявні докази для прийняття рішень та покращення результатів для пацієнтів.

Рівні доказовості Редагувати

Ієрархія доказів є широко визнаною основою для оцінки якості доказів у сфері охорони здоров’я. Хоч і досі йдуть дискусії про структуру ієрархії, зазвичай, вона представлена ​​у вигляді піраміди з найвищою якістю доказів у верхній частині та найнижчої якості у нижній частині. Рівні доказів, від найвищого до найнижчого, такі:

  1. Систематичні огляди та мета-аналізи: це вичерпні огляди існуючої наукової літератури з певної теми, які використовують суворі методи для синтезу з результатів багатьох досліджень. Систематичні огляди та мета-аналізи вважаються доказами найвищої якості, оскільки вони забезпечують найбільш надійну та повну оцінку наявних доказів.
  2. Рандомізовані контрольовані дослідження (РКВ): це експериментальні дослідження, у яких учасники у довільному порядку діляться на групи, в одній з яких проводиться досліджуване втручання, а в іншій (контрольній групі) застосовуються стандартні методики або плацебо. РКД вважаються золотим стандартом для оцінки ефективності медичних втручань.
  3. Когортні дослідження: це обсерваційні дослідження, під час яких протягом певного часу спостерігають за групою осіб із певною характеристикою або впливом, щоб визначити частоту виникнення цікавого результату. Когортні дослідження можуть надати переконливі докази причинно-наслідкових зв’язків між впливом та результатами.
  4. Дослідження типу «випадок-контроль»: це обсерваційні дослідження, у яких осіб із певним результатом порівнюють із контрольною групою без результату, щоб визначити зв’язок між результатом і конкретним впливом. Дослідження типу «випадок-контроль» корисні для вивчення рідкісних наслідків або впливу, але зазвичай вважаються менш надійними, ніж когортні дослідження.
  5. Серії випадків і звіти про випадки: це описові дослідження, в яких повідомляють про окремі випадки конкретного захворювання або лікування. Хоча серії випадків і звіти про випадки можуть надати цінну інформацію про рідкісні або незвичайні захворювання або методики їх лікування, вони вважаються доказами найнижчої якості, оскільки вони не включають групу порівняння і можуть мати упередженість.

Розуміючи ієрархію доказів, сильні та слабкі сторони різних типів досліджень, клініцисти можуть краще оцінювати якість доказів і приймати обґрунтовані рішення щодо догляду за пацієнтами.

Обмеження та виклики доказової медицини Редагувати

Хоча доказова медицина має багато переваг, вона також має деякі обмеження та проблеми, які слід враховувати. До них належать:

  • Обмеження наявних доказів: незважаючи на зростаючу кількість доказів щодо багатьох втручань у сфері охорони здоров’я, все ще є багато сфер охорони здоров’я, де докази обмежені або суперечливі. Це може ускладнити для клініцистів прийняття рішень на основі доказів, особливо у випадках, коли немає чітких вказівок або стандартів лікування.
  • Різноманітність груп пацієнтів: доказова медицина базується на найкращих наявних доказах, але ці докази не завжди можуть бути застосовні до всіх груп пацієнтів. Пацієнти можуть відрізнятися за віком, статтю, етнічною приналежністю, супутніми захворюваннями та іншими факторами, які можуть впливати на ефективність лікування. Тому клініцисти повинні використовувати своє клінічне судження, щоб застосувати докази до окремих пацієнтів.
  • Проблеми впровадження: доказова медицина потребує суттєвих змін у клінічній практиці: від покладання на інтуїцію та клінічний досвід до використання найкращих наявних доказів для прийняття рішень. Це може бути складним для клініцистів, які можуть бути стійкими до змін (див. Нейропластичність) або не мати необхідної підготовки чи ресурсів для впровадження практики, заснованої на доказах.
  • Обмеження методів дослідження: хоча рандомізовані контрольовані дослідження вважаються золотим стандартом для оцінки ефективності втручань, вони не завжди можуть бути здійсненними або етичними. Інші дослідницькі методи, такі як обсерваційні дослідження, можуть бути схильні до упереджень або змішуючих факторів, які можуть вплинути на достовірність доказів.
  • Конфлікти інтересів. Індустрія охорони здоров’я — це багатомільярдна індустрія, і конфлікти інтересів можуть виникати, коли дослідники, клініцисти чи організації охорони здоров’я мають фінансові зв’язки з фармацевтичними компаніями чи іншими зацікавленими сторонами. Це може вплинути на дизайн, проведення та інтерпретацію досліджень і може підірвати цілісність доказової медицини.

Усвідомлюючи ці обмеження та проблеми, клініцисти можуть працювати над їх подоланням і гарантувати, що доказова медицина використовується найбільш ефективним і етичним способом.

Крім того, методично недосконалі дослідження спотворюють результат. Наприклад, в одному обсерваційному дослідженні, в якому оцінювали методологічну якість 250 контрольованих досліджень, прийшли до висновку, що в дослідженнях, в яких метод сліпого контролю був неадекватний, ефект лікування був перебільшений на 41%. Інше дослідження показало, що дослідження низької методологічної якості, в яких оцінка якості включається в мета-аналіз, можуть завищувати ефект лікування на 34%. Ще одне дослідження показало, що відсутність рандомізації або її невірне проведення може призводити до переоцінки ефекту до 150%, або до його недооцінки на 90%.

Перспективні напрямки та технології Редагувати

Майбутнє доказової медицини, ймовірно, буде сформовано декількома тенденціями та розробками. До них належать:

  • Використання великих даних і штучного інтелекту: прогрес у технологіях і аналітиці даних дозволяє збирати й аналізувати великі обсяги даних про охорону здоров’я. Ці дані можна використовувати для виявлення закономірностей і тенденцій, а також для розробки більш персоналізованих і цілеспрямованих методів лікування на основі індивідуальних характеристик пацієнта. (Див. Штучний інтелект в медицині)
  • Інтеграція цінностей і уподобань пацієнтів. Доказова медицина традиційно зосереджується на найкращих доступних доказах, але зростає визнання важливості врахування цінностей і уподобань пацієнтів у процесі прийняття клінічних рішень. Це може підвищити задоволеність пацієнтів і прихильність до лікування, а також може призвести до кращих результатів для здоров’я.
  • Акцент на імплементаційній науці – це галузь, яка зосереджена на вивченні методів і стратегій впровадження практики, заснованої на фактичних даних, у реальних умовах. Розуміючи бар’єри та фактори, що сприяють реалізації, клініцисти можуть працювати над тим, щоб доказова медицина використовувалася ефективно та результативно.
  • Співпраця та міждисциплінарні підходи: Доказова медицина виникає у співпраці між клініцистами, дослідниками та іншими зацікавленими сторонами. Міждисциплінарні підходи, які об’єднують знання з багатьох дисциплін, можуть привести до більш комплексних та інноваційних рішень проблем охорони здоров’я.
  • Більший акцент на профілактиці: медицина, що ґрунтується на доказах, традиційно зосереджена на лікуванні хвороби після її виникнення, але зростає визнання важливості профілактики для покращення здоров’я населення. Підходи до профілактики, засновані на фактичних даних, такі як програми вакцинації та зміни способу життя, можуть допомогти запобігти хворобам та покращити рівень здоров’я, зокрема, когнітивних функцій та фізичних показників тіла.

Враховуючи ці тенденції та розробки, клініцисти можуть продовжувати вдосконалювати практику доказової медицини та гарантувати, що пацієнти отримають найкращу можливу допомогу на основі найкращих наявних доказів.

Див. також Редагувати

Література Редагувати

Книги Редагувати

  • Основні принципи доказової медицини: навчальний посібник для здобувачів ступеня доктора філософії за третім освітньо-науковим рівнем в галузі знань 22 "Охорона здоров'я" спеціальності 222 “Медицина” навчальна дисципліна “Сучасна кардіологія” / В. Д. Сиволап, С. М. Кисельов, Д. А. Лашкул. – Запоріжжя: ЗДМУ, 2020. – 208 с.
  • Внутрішня медицина. Підручник для студентів закладів вищої освіти III—IV рівня акредитації та лікарів післядипломної освіти на основі рекомендацій доказової медицини / Денесюк В. І., Денесюк О. В.; за ред. В. М. Коваленка. — Київ: МОРІОН, 2019. — 960 с.
  • Glasziou, Paul; Richardson, W. Scott; Haynes, R. Brian (2019). Evidence-based medicine: how to practice and teach EBM (вид. 5th edition). Edinburgh. ISBN 978-0-7020-6296-4.
  • Методологія доказової медицини: підручник (ВНЗ IV р. а.) / В. Ф. Москаленко, І. Є. Булах, О. Г. Пузанова. — ВСВ «Медицина», 2014. ISBN 978-617-505-277-8
  • Prasad, Kameshwar (2013). Fundamentals of evidence based medicine (вид. 2nd edition). New Delhi. ISBN 978-81-322-0831-0.
  • Серія книг Evidence-Based Imaging.

Журнали Редагувати

Статті Редагувати

Примітки Редагувати

  1. Li, Shu; Cao, Meijuan; Zhu, Xuejiao (2019-09). Evidence-based practice: Knowledge, attitudes, implementation, facilitators, and barriers among community nurses—systematic review. Medicine (англ.) 98 (39). с. e17209. ISSN 0025-7974. PMC PMC6775415. PMID 31574830. doi:10.1097/MD.0000000000017209. Процитовано 15 березня 2023. 
  2. Величко, В. І.; Лагода, Д. О.; Венгер, Я. І. (5 серпня 2021). ВПРОВАДЖЕННЯ ДОКАЗОВОЇ МЕДИЦИНИ У НАВЧАННЯ СТУДЕНТІВ-МЕДИКІВ. Медична освіта (2). с. 11–16. ISSN 2414-5998. doi:10.11603/me.2414-5998.2021.2.11944. Процитовано 15 квітня 2023. 
  3. ChatGPT 4.0, OpenAI (15.04.2023). Ideal Wikipedia description. «prompt: Create an ideal description of Evidence-based Medicine for Wikipedia» 
  4. Akobeng, A K (1 серпня 2005). Principles of evidence based medicine. Archives of Disease in Childhood (англ.) 90 (8). с. 837–840. ISSN 0003-9888. PMC PMC1720507. PMID 16040884. doi:10.1136/adc.2005.071761. Процитовано 15 березня 2023. 
  5. Нові клінічні протоколи. МОЗ України. 
  6. Shah, Hriday M.; Chung, Kevin C. (2009-09). Archie Cochrane and His Vision for Evidence-Based Medicine. Plastic and Reconstructive Surgery (амер.) 124 (3). с. 982. ISSN 0032-1052. PMC PMC2746659. PMID 19730323. doi:10.1097/PRS.0b013e3181b03928. Процитовано 15 березня 2023. 
  7. Stavrou, A.; Challoumas, D.; Dimitrakakis, G. (1 січня 2014). Archibald Cochrane (1909-1988): the father of evidence-based medicine. Interactive CardioVascular and Thoracic Surgery (англ.) 18 (1). с. 121–124. ISSN 1569-9293. PMC PMC3867052. PMID 24140816. doi:10.1093/icvts/ivt451. Процитовано 15 березня 2023. 
  8. Sur, RogerL; Dahm, Philipp (2011). History of evidence-based medicine. Indian Journal of Urology (англ.) 27 (4). с. 487. ISSN 0970-1591. PMC PMC3263217. PMID 22279315. doi:10.4103/0970-1591.91438. Процитовано 15 березня 2023. 
  9. Claridge, Jeffrey A.; Fabian, Timothy C. (1 травня 2005). History and Development of Evidence-based Medicine. World Journal of Surgery (англ.) 29 (5). с. 547–553. ISSN 1432-2323. doi:10.1007/s00268-005-7910-1. Процитовано 15 березня 2023. 
  10. Montori, Victor M; Guyatt, Gordon H (1 вересня 2002). What is evidence-based medicine?. Endocrinology and Metabolism Clinics of North America (англ.) 31 (3). с. 521–526. ISSN 0889-8529. doi:10.1016/S0889-8529(02)00015-4. Процитовано 15 березня 2023. 
  11. Starr, Mark; Chalmers, Iain; Clarke, Mike; Oxman, Andrew D. (2009-07). The origins, evolution, and future of The Cochrane Database of Systematic Reviews. International Journal of Technology Assessment in Health Care (англ.) 25 (S1). с. 182–195. ISSN 1471-6348. doi:10.1017/S026646230909062X. Процитовано 15 березня 2023. 
  12. Graham, Ian D.; Harrison, Margaret B. (1 липня 2005). Evaluation and adaptation of clinical practice guidelines. Evidence-Based Nursing (англ.) 8 (3). с. 68–72. ISSN 1367-6539. PMID 16021701. doi:10.1136/ebn.8.3.68. Процитовано 15 березня 2023. 
  13. Akobeng, A. K. (1 серпня 2005). Principles of evidence based medicine. Archives of Disease in Childhood (англ.) 90 (8). с. 837–840. ISSN 0003-9888. PMID 16040884. doi:10.1136/adc.2005.071761. Процитовано 15 березня 2023. 
  14. Murad, M. Hassan; Asi, Noor; Alsawas, Mouaz; Alahdab, Fares (1 серпня 2016). New evidence pyramid. BMJ Evidence-Based Medicine (англ.) 21 (4). с. 125–127. ISSN 2515-446X. PMC PMC4975798. PMID 27339128. doi:10.1136/ebmed-2016-110401. Процитовано 15 березня 2023. 
  15. Higgins, Julian P. T.; Thompson, Simon G.; Deeks, Jonathan J.; Altman, Douglas G. (4 вересня 2003). Measuring inconsistency in meta-analyses. BMJ (англ.) 327 (7414). с. 557–560. ISSN 0959-8138. PMC PMC192859. PMID 12958120. doi:10.1136/bmj.327.7414.557. Процитовано 15 березня 2023. 
  16. Sheridan, Desmond J.; Julian, Desmond G. (12 липня 2016). Achievements and Limitations of Evidence-Based Medicine. Journal of the American College of Cardiology (англ.) 68 (2). с. 204–213. ISSN 0735-1097. doi:10.1016/j.jacc.2016.03.600. Процитовано 15 березня 2023. 
  17. Goldman, Joshua J.; Shih, Tiffany L. (1 січня 2011). The Limitations of Evidence-Based Medicine: Applying Population-Based Recommendations to Individual Patients. AMA Journal of Ethics 13 (1). с. 26–30. ISSN 2376-6980. doi:10.1001/virtualmentor.2011.13.1.jdsc1-1101. Процитовано 15 березня 2023. 
  18. Schulz, K. F.; Chalmers, I.; Hayes, R. J.; Altman, D. G. (1 лютого 1995). Empirical evidence of bias. Dimensions of methodological quality associated with estimates of treatment effects in controlled trials. JAMA 273 (5). с. 408–412. ISSN 0098-7484. PMID 7823387. doi:10.1001/jama.273.5.408. Процитовано 15 березня 2023. 
  19. Moher, D.; Pham, B.; Jones, A.; Cook, D. J.; Jadad, A. R.; Moher, M.; Tugwell, P.; Klassen, T. P. (22 серпня 1998). Does quality of reports of randomised trials affect estimates of intervention efficacy reported in meta-analyses?. Lancet (London, England) 352 (9128). с. 609–613. ISSN 0140-6736. PMID 9746022. doi:10.1016/S0140-6736(98)01085-X. Процитовано 15 березня 2023. 
  20. Kunz, Regina; Oxman, Andrew D (31 жовтня 1998). The unpredictability paradox: review of empirical comparisons of randomised and non-randomised clinical trials. BMJ : British Medical Journal 317 (7167). с. 1185–1190. ISSN 0959-8138. PMID 9794851. Процитовано 15 березня 2023. 
  21. Subbiah, Vivek (2023-01). The next generation of evidence-based medicine. Nature Medicine (англ.) 29 (1). с. 49–58. ISSN 1546-170X. doi:10.1038/s41591-022-02160-z. Процитовано 14 червня 2023. 
  22. Dash, Sabyasachi; Shakyawar, Sushil Kumar; Sharma, Mohit; Kaushik, Sandeep (19 червня 2019). Big data in healthcare: management, analysis and future prospects. Journal of Big Data 6 (1). с. 54. ISSN 2196-1115. doi:10.1186/s40537-019-0217-0. Процитовано 15 березня 2023. 
  23. Khan, Z. Faizal; Alotaibi, Sultan Refa (1 вересня 2020). Applications of Artificial Intelligence and Big Data Analytics in m-Health: A Healthcare System Perspective. Journal of Healthcare Engineering (англ.) 2020. с. e8894694. ISSN 2040-2295. PMC PMC7481991. PMID 32952992. doi:10.1155/2020/8894694. Процитовано 15 березня 2023. 
  24. Mehta, Nishita; Pandit, Anil; Shukla, Sharvari (1 грудня 2019). Transforming healthcare with big data analytics and artificial intelligence: A systematic mapping study. Journal of Biomedical Informatics (англ.) 100. с. 103311. ISSN 1532-0464. doi:10.1016/j.jbi.2019.103311. Процитовано 15 березня 2023. 
  25. Cozzoli, Nicola; Salvatore, Fiorella Pia; Faccilongo, Nicola; Milone, Michele (22 червня 2022). How can big data analytics be used for healthcare organization management? Literary framework and future research from a systematic review. BMC Health Services Research 22 (1). с. 809. ISSN 1472-6963. PMC PMC9213639. PMID 35733192. doi:10.1186/s12913-022-08167-z. Процитовано 15 березня 2023. 
  26. Abernethy, Amy (5 травня 2023). Time for real-world health data to become routine. Nature Medicine (англ.). с. 1–1. ISSN 1546-170X. doi:10.1038/s41591-023-02337-0. Процитовано 14 червня 2023. 
  27. Brennan, P. F.; Strombom, I. (1 травня 1998). Improving Health Care by Understanding Patient Preferences: The Role of Computer Technology. Journal of the American Medical Informatics Association (англ.) 5 (3). с. 257–262. ISSN 1067-5027. PMC PMC61299. PMID 9609495. doi:10.1136/jamia.1998.0050257. Процитовано 15 березня 2023. 
  28. Siminoff, Laura A (2013-12). Incorporating patient and family preferences into evidence-based medicine. BMC Medical Informatics and Decision Making (англ.) 13 (S3). с. S6. ISSN 1472-6947. PMC PMC4029304. PMID 24565268. doi:10.1186/1472-6947-13-S3-S6. Процитовано 15 березня 2023. 
  29. Bauer, Mark S.; Damschroder, Laura; Hagedorn, Hildi; Smith, Jeffrey; Kilbourne, Amy M. (16 вересня 2015). An introduction to implementation science for the non-specialist. BMC Psychology 3 (1). с. 32. ISSN 2050-7283. PMC PMC4573926. PMID 26376626. doi:10.1186/s40359-015-0089-9. Процитовано 15 березня 2023. 
  30. McArthur, Caitlin; Bai, Yuxin; Hewston, Patricia; Giangregorio, Lora; Straus, Sharon; Papaioannou, Alexandra (9 липня 2021). Barriers and facilitators to implementing evidence-based guidelines in long-term care: a qualitative evidence synthesis. Implementation Science 16 (1). с. 70. ISSN 1748-5908. PMC PMC8267230. PMID 34243789. doi:10.1186/s13012-021-01140-0. Процитовано 15 березня 2023. 
  31. Newhouse, Robin P.; Spring, Bonnie (1 листопада 2010). Interdisciplinary evidence-based practice: Moving from silos to synergy. Nursing Outlook (English) 58 (6). с. 309–317. ISSN 0029-6554. PMC PMC2998190. PMID 21074648. doi:10.1016/j.outlook.2010.09.001. Процитовано 15 березня 2023. 
  32. Morley, Lyndon; Cashell, Angela (1 червня 2017). Collaboration in Health Care. Journal of Medical Imaging and Radiation Sciences (English) 48 (2). с. 207–216. ISSN 1939-8654. PMID 31047370. doi:10.1016/j.jmir.2017.02.071. Процитовано 15 березня 2023. 
  33. Nyström, M. E.; Karltun, J.; Keller, C.; Andersson Gäre, B. (30 травня 2018). Collaborative and partnership research for improvement of health and social services: researcher’s experiences from 20 projects. Health Research Policy and Systems 16 (1). с. 46. ISSN 1478-4505. PMC PMC5975592. PMID 29843735. doi:10.1186/s12961-018-0322-0. Процитовано 15 березня 2023. 
  34. Lepore, Dominique; Dolui, Koustabh; Tomashchuk, Oleksandr; Shim, Heereen; Puri, Chetanya; Li, Yuan; Chen, Nuoya; Spigarelli, Francesca (1 лютого 2023). Interdisciplinary research unlocking innovative solutions in healthcare. Technovation (англ.) 120. с. 102511. ISSN 0166-4972. doi:10.1016/j.technovation.2022.102511. Процитовано 15 березня 2023. 
  35. Mansmann, Ulrich; Locher, Clara; Prasser, Fabian; Weissgerber, Tracey; Sax, Ulrich; Posch, Martin; Decullier, Evelyne; Cristea, Ioana A. та ін. (2023-02). Implementing clinical trial data sharing requires training a new generation of biomedical researchers. Nature Medicine (англ.) 29 (2). с. 298–301. ISSN 1546-170X. doi:10.1038/s41591-022-02080-y. Процитовано 14 червня 2023. 
  36. McDaid, David; Sassi, F.; Merkur, Sherry (2015). Promoting health, preventing disease : the economic case. Berkshire: The World Health Organization. ISBN 978-0-335-26227-4. OCLC 931778663. 
  37. Barbazzeni, Beatrice; Friebe, Michael (2022). У Friebe, Michael. Prevention, Prediction, Personalization, and Participation as Key Components in Future Health. Novel Innovation Design for the Future of Health: Entrepreneurial Concepts for Patient Empowerment and Health Democratization (англ.). Cham: Springer International Publishing. с. 147–152. ISBN 978-3-031-08191-0. doi:10.1007/978-3-031-08191-0_14. 
  38. Kulkova, Julia; Kulkov, Ignat; Rohrbeck, Rene; Lu, Shasha; Khwaja, Ahmed; Karjaluoto, Heikki; Mero, Joel (1 лютого 2023). Medicine of the future: How and who is going to treat us?. Futures (англ.) 146. с. 103097. ISSN 0016-3287. doi:10.1016/j.futures.2023.103097. Процитовано 15 березня 2023. 
  39. Razzak, Muhammad Imran; Imran, Muhammad; Xu, Guandong (1 травня 2020). Big data analytics for preventive medicine. Neural Computing and Applications (англ.) 32 (9). с. 4417–4451. ISSN 1433-3058. PMC PMC7088441. PMID 32205918. doi:10.1007/s00521-019-04095-y. Процитовано 15 березня 2023. 

Посилання Редагувати

Вікіпедія, Українська, Україна, книга, книги, бібліотека, стаття, читати, завантажити, безкоштовно, безкоштовно завантажити, mp3, відео, mp4, 3gp, jpg, jpeg, gif, png, малюнок, музика, пісня, фільм, книга, гра, ігри
Дата публікації:
Dokazova medicina ce pidhid do medichnoyi praktiki yakij poyednuye najkrashi dostupni klinichni ta naukovi dani z dosvidom okremih klinicistiv i cinnostyami upodobannyami ta unikalnimi obstavinami paciyentiv Ce sistematichnij dostovirnij z tochki zoru medichnoyi statistiki i oriyentovanij na paciyenta pidhid do profilaktiki diagnostiki likuvannya ta vidnovlennya Piramida rivnej dokazovosti naukovih danih v dokazovij mediciniDokazova medicina ce takozh pidhid do ohoroni zdorov ya ta medichnogo navchannya j osviti yakij nagoloshuye na vikoristanni najkrashih nayavnih naukovih danih dlya prijnyattya klinichnih rishen i nadanni najefektivnishoyi dopomogi paciyentam na naukovij osnovi 1 2 Osnovnoyu metoyu dokazovoyi medicini ye pokrashennya rezultativ likuvannya paciyentiv shlyahom spriyannya prijnyattyu obgruntovanih rishen optimizaciyi viboru likuvannya ta minimizaciyi vikoristannya potencijno shkidlivih abo neefektivnih vtruchan 3 Dokazova medicina ob yednuye klinichnij dosvid cinnosti j perevagi paciyentiv a takozh najkrashi dostupni dokazi sistematichnih doslidzhen z metoyu pokrashennya rezultativ profilaktiki diagnostiki likuvannya ta vidnovlennya paciyentiv 4 5 Zmist 1 Istoriya 2 Principi dokazovoyi medicini 3 Rivni dokazovosti 4 Obmezhennya ta vikliki dokazovoyi medicini 5 Perspektivni napryamki ta tehnologiyi 6 Div takozh 7 Literatura 7 1 Knigi 7 2 Zhurnali 7 3 Statti 8 Primitki 9 PosilannyaIstoriya RedaguvatiKorinnya dokazovoyi medicini mozhna prostezhiti do roboti Archi Kokrejna yakij u 1970 h rokah vistupav za vikoristannya sistematichnih oglyadiv klinichnih viprobuvan yak zasobu pokrashennya ohoroni zdorov ya 6 7 Prote lishe v 1990 h rokah dokazova medicina viokremilas v okremij pidhid do ohoroni zdorov ya 8 9 U 1992 roci Robocha grupa z dokazovoyi medicini pid kerivnictvom Gordona Gayatta vvela termin dokazova medicina ta viznachila jogo yak sumlinne chitke ta rozumne vikoristannya najkrashih potochnih dokaziv u prijnyatti rishen shodo doglyadu za okremimi paciyentami 10 Z momentu poyavi v 1990 h rokah dokazova medicina prodovzhuye rozvivatisya Odniyeyu z vazhlivih podij stalo zrostannya Kokranivskoyi spivpraci mizhnarodnoyi merezhi doslidnikiv yaki provodyat i poshiryuyut sistematichni oglyadi vtruchan u sferi ohoroni zdorov ya 11 Inshoyu podiyeyu stalo vse bilsh shiroke vikoristannya klinichnih praktichnih rekomendacij zasnovanih na dokazah yaki nadayut klinicistam rekomendaciyi na osnovi najkrashih nayavnih dokaziv 12 Zagalom dokazova medicina spravila znachnij vpliv na ohoronu zdorov ya spriyayuchi pokrashennyu yakosti medichnoyi dopomogi ta zmenshennyu vitrat Odnak vona takozh zitknulasya z kritikoyu ta viklikami yaki rozglyanuti v nastupnih rozdilah Principi dokazovoyi medicini RedaguvatiPraktika dokazovoyi medicini bazuyetsya na kilkoh klyuchovih principah yakimi keruyutsya likari pid chas prijnyattya rishen Ci principi vklyuchayut 13 Formulyuvannya klinichnih pitan shob praktikuvati dokazovu medicinu klinicisti povinni spochatku sformulyuvati chitki ta cilespryamovani pitannya shodo klinichnoyi problemi yaku voni namagayutsya virishiti Ci pitannya mayut buti sformulovani takim chinom shob umozhliviti sistematichnij poshuk vidpovidnih dokaziv Poshuk dokaziv pislya togo yak klinichni pitannya buli sformulovani klinicisti povinni znajti najkrashi nayavni dokazi shob vidpovisti na ci zapitannya Ce peredbachaye vikoristannya strategij sistematichnogo poshuku dlya viyavlennya vidpovidnih doslidzhen ta inshih dzherel dokaziv Kritichna ocinka dokaziv pislya viznachennya dokaziv klinicisti povinni kritichno ociniti yih shob viznachiti yih yakist i relevantnist Ce peredbachaye ocinku planu doslidzhennya rozmiru vibirki statistichnih metodiv ta inshih faktoriv yaki mozhut vplinuti na dostovirnist dokaziv Integraciya dokaziv u klinichnu praktiku nareshti klinicisti povinni integruvati najkrashi nayavni dokazi u svoyi klinichni rishennya beruchi do uvagi cinnosti ta perevagi paciyenta a takozh svij vlasnij klinichnij dosvid Dotrimuyuchis cih klyuchovih principiv klinicisti mozhut praktikuvati dokazovu medicinu sistematichno ta retelno vikoristovuyuchi najkrashi nayavni dokazi dlya prijnyattya rishen ta pokrashennya rezultativ dlya paciyentiv Rivni dokazovosti RedaguvatiIyerarhiya dokaziv ye shiroko viznanoyu osnovoyu dlya ocinki yakosti dokaziv u sferi ohoroni zdorov ya Hoch i dosi jdut diskusiyi pro strukturu iyerarhiyi zazvichaj vona predstavlena u viglyadi piramidi z najvishoyu yakistyu dokaziv u verhnij chastini ta najnizhchoyi yakosti u nizhnij chastini Rivni dokaziv vid najvishogo do najnizhchogo taki 14 15 Sistematichni oglyadi ta meta analizi ce vicherpni oglyadi isnuyuchoyi naukovoyi literaturi z pevnoyi temi yaki vikoristovuyut suvori metodi dlya sintezu z rezultativ bagatoh doslidzhen Sistematichni oglyadi ta meta analizi vvazhayutsya dokazami najvishoyi yakosti oskilki voni zabezpechuyut najbilsh nadijnu ta povnu ocinku nayavnih dokaziv Randomizovani kontrolovani doslidzhennya RKV ce eksperimentalni doslidzhennya u yakih uchasniki u dovilnomu poryadku dilyatsya na grupi v odnij z yakih provoditsya doslidzhuvane vtruchannya a v inshij kontrolnij grupi zastosovuyutsya standartni metodiki abo placebo RKD vvazhayutsya zolotim standartom dlya ocinki efektivnosti medichnih vtruchan Kogortni doslidzhennya ce observacijni doslidzhennya pid chas yakih protyagom pevnogo chasu sposterigayut za grupoyu osib iz pevnoyu harakteristikoyu abo vplivom shob viznachiti chastotu viniknennya cikavogo rezultatu Kogortni doslidzhennya mozhut nadati perekonlivi dokazi prichinno naslidkovih zv yazkiv mizh vplivom ta rezultatami Doslidzhennya tipu vipadok kontrol ce observacijni doslidzhennya u yakih osib iz pevnim rezultatom porivnyuyut iz kontrolnoyu grupoyu bez rezultatu shob viznachiti zv yazok mizh rezultatom i konkretnim vplivom Doslidzhennya tipu vipadok kontrol korisni dlya vivchennya ridkisnih naslidkiv abo vplivu ale zazvichaj vvazhayutsya mensh nadijnimi nizh kogortni doslidzhennya Seriyi vipadkiv i zviti pro vipadki ce opisovi doslidzhennya v yakih povidomlyayut pro okremi vipadki konkretnogo zahvoryuvannya abo likuvannya Hocha seriyi vipadkiv i zviti pro vipadki mozhut nadati cinnu informaciyu pro ridkisni abo nezvichajni zahvoryuvannya abo metodiki yih likuvannya voni vvazhayutsya dokazami najnizhchoyi yakosti oskilki voni ne vklyuchayut grupu porivnyannya i mozhut mati uperedzhenist Rozumiyuchi iyerarhiyu dokaziv silni ta slabki storoni riznih tipiv doslidzhen klinicisti mozhut krashe ocinyuvati yakist dokaziv i prijmati obgruntovani rishennya shodo doglyadu za paciyentami Obmezhennya ta vikliki dokazovoyi medicini RedaguvatiHocha dokazova medicina maye bagato perevag vona takozh maye deyaki obmezhennya ta problemi yaki slid vrahovuvati Do nih nalezhat 16 17 Obmezhennya nayavnih dokaziv nezvazhayuchi na zrostayuchu kilkist dokaziv shodo bagatoh vtruchan u sferi ohoroni zdorov ya vse she ye bagato sfer ohoroni zdorov ya de dokazi obmezheni abo superechlivi Ce mozhe uskladniti dlya klinicistiv prijnyattya rishen na osnovi dokaziv osoblivo u vipadkah koli nemaye chitkih vkazivok abo standartiv likuvannya Riznomanitnist grup paciyentiv dokazova medicina bazuyetsya na najkrashih nayavnih dokazah ale ci dokazi ne zavzhdi mozhut buti zastosovni do vsih grup paciyentiv Paciyenti mozhut vidriznyatisya za vikom stattyu etnichnoyu prinalezhnistyu suputnimi zahvoryuvannyami ta inshimi faktorami yaki mozhut vplivati na efektivnist likuvannya Tomu klinicisti povinni vikoristovuvati svoye klinichne sudzhennya shob zastosuvati dokazi do okremih paciyentiv Problemi vprovadzhennya dokazova medicina potrebuye suttyevih zmin u klinichnij praktici vid pokladannya na intuyiciyu ta klinichnij dosvid do vikoristannya najkrashih nayavnih dokaziv dlya prijnyattya rishen Ce mozhe buti skladnim dlya klinicistiv yaki mozhut buti stijkimi do zmin div Nejroplastichnist abo ne mati neobhidnoyi pidgotovki chi resursiv dlya vprovadzhennya praktiki zasnovanoyi na dokazah Obmezhennya metodiv doslidzhennya hocha randomizovani kontrolovani doslidzhennya vvazhayutsya zolotim standartom dlya ocinki efektivnosti vtruchan voni ne zavzhdi mozhut buti zdijsnennimi abo etichnimi Inshi doslidnicki metodi taki yak observacijni doslidzhennya mozhut buti shilni do uperedzhen abo zmishuyuchih faktoriv yaki mozhut vplinuti na dostovirnist dokaziv Konflikti interesiv Industriya ohoroni zdorov ya ce bagatomilyardna industriya i konflikti interesiv mozhut vinikati koli doslidniki klinicisti chi organizaciyi ohoroni zdorov ya mayut finansovi zv yazki z farmacevtichnimi kompaniyami chi inshimi zacikavlenimi storonami Ce mozhe vplinuti na dizajn provedennya ta interpretaciyu doslidzhen i mozhe pidirvati cilisnist dokazovoyi medicini Usvidomlyuyuchi ci obmezhennya ta problemi klinicisti mozhut pracyuvati nad yih podolannyam i garantuvati sho dokazova medicina vikoristovuyetsya najbilsh efektivnim i etichnim sposobom Krim togo metodichno nedoskonali doslidzhennya spotvoryuyut rezultat Napriklad v odnomu observacijnomu doslidzhenni v yakomu ocinyuvali metodologichnu yakist 250 kontrolovanih doslidzhen prijshli do visnovku sho v doslidzhennyah v yakih metod slipogo kontrolyu buv neadekvatnij efekt likuvannya buv perebilshenij na 41 18 Inshe doslidzhennya pokazalo sho doslidzhennya nizkoyi metodologichnoyi yakosti v yakih ocinka yakosti vklyuchayetsya v meta analiz mozhut zavishuvati efekt likuvannya na 34 19 She odne doslidzhennya pokazalo sho vidsutnist randomizaciyi abo yiyi nevirne provedennya mozhe prizvoditi do pereocinki efektu do 150 abo do jogo nedoocinki na 90 20 Perspektivni napryamki ta tehnologiyi RedaguvatiMajbutnye dokazovoyi medicini jmovirno bude sformovano dekilkoma tendenciyami ta rozrobkami 21 Do nih nalezhat Vikoristannya velikih danih i shtuchnogo intelektu progres u tehnologiyah i analitici danih dozvolyaye zbirati j analizuvati veliki obsyagi danih pro ohoronu zdorov ya Ci dani mozhna vikoristovuvati dlya viyavlennya zakonomirnostej i tendencij a takozh dlya rozrobki bilsh personalizovanih i cilespryamovanih metodiv likuvannya na osnovi individualnih harakteristik paciyenta 22 23 24 25 26 Div Shtuchnij intelekt v medicini Integraciya cinnostej i upodoban paciyentiv Dokazova medicina tradicijno zoseredzhuyetsya na najkrashih dostupnih dokazah ale zrostaye viznannya vazhlivosti vrahuvannya cinnostej i upodoban paciyentiv u procesi prijnyattya klinichnih rishen Ce mozhe pidvishiti zadovolenist paciyentiv i prihilnist do likuvannya a takozh mozhe prizvesti do krashih rezultativ dlya zdorov ya 27 28 Akcent na implementacijnij nauci ce galuz yaka zoseredzhena na vivchenni metodiv i strategij vprovadzhennya praktiki zasnovanoyi na faktichnih danih u realnih umovah Rozumiyuchi bar yeri ta faktori sho spriyayut realizaciyi klinicisti mozhut pracyuvati nad tim shob dokazova medicina vikoristovuvalasya efektivno ta rezultativno 29 30 Spivpracya ta mizhdisciplinarni pidhodi Dokazova medicina vinikaye u spivpraci mizh klinicistami doslidnikami ta inshimi zacikavlenimi storonami Mizhdisciplinarni pidhodi yaki ob yednuyut znannya z bagatoh disciplin mozhut privesti do bilsh kompleksnih ta innovacijnih rishen problem ohoroni zdorov ya 31 32 33 34 35 Bilshij akcent na profilaktici medicina sho gruntuyetsya na dokazah tradicijno zoseredzhena na likuvanni hvorobi pislya yiyi viniknennya ale zrostaye viznannya vazhlivosti profilaktiki dlya pokrashennya zdorov ya naselennya Pidhodi do profilaktiki zasnovani na faktichnih danih taki yak programi vakcinaciyi ta zmini sposobu zhittya mozhut dopomogti zapobigti hvorobam ta pokrashiti riven zdorov ya zokrema kognitivnih funkcij ta fizichnih pokaznikiv tila 36 37 38 39 Vrahovuyuchi ci tendenciyi ta rozrobki klinicisti mozhut prodovzhuvati vdoskonalyuvati praktiku dokazovoyi medicini ta garantuvati sho paciyenti otrimayut najkrashu mozhlivu dopomogu na osnovi najkrashih nayavnih dokaziv Div takozh RedaguvatiMedicina Biostatistika Kokranivska spivpracya Sistematichnij oglyad Meta analiz Randomizovane kontrolovane doslidzhennya Personalizovana medicina Veliki dani Ohorona zdorov ya Shtuchnij intelekt v mediciniLiteratura RedaguvatiKnigi Redaguvati Osnovni principi dokazovoyi medicini navchalnij posibnik dlya zdobuvachiv stupenya doktora filosofiyi za tretim osvitno naukovim rivnem v galuzi znan 22 Ohorona zdorov ya specialnosti 222 Medicina navchalna disciplina Suchasna kardiologiya V D Sivolap S M Kiselov D A Lashkul Zaporizhzhya ZDMU 2020 208 s Vnutrishnya medicina Pidruchnik dlya studentiv zakladiv vishoyi osviti III IV rivnya akreditaciyi ta likariv pislyadiplomnoyi osviti na osnovi rekomendacij dokazovoyi medicini Denesyuk V I Denesyuk O V za red V M Kovalenka Kiyiv MORION 2019 960 s Glasziou Paul Richardson W Scott Haynes R Brian 2019 Evidence based medicine how to practice and teach EBM vid 5th edition Edinburgh ISBN 978 0 7020 6296 4 Metodologiya dokazovoyi medicini pidruchnik VNZ IV r a V F Moskalenko I Ye Bulah O G Puzanova VSV Medicina 2014 ISBN 978 617 505 277 8 Prasad Kameshwar 2013 Fundamentals of evidence based medicine vid 2nd edition New Delhi ISBN 978 81 322 0831 0 Seriya knig Evidence Based Imaging Zhurnali Redaguvati New England Journal of Medicine Nature Medicine Journal of Experimental Medicine Annals of Internal Medicine JAMA Internal Medicine Journal of Evidence Based Medicine Intensive Care Medicine Archives of Physical Medicine and Rehabilitation Worldviews on Evidence Based Nursing Journal of Evidence Based Dental Practice Medical Devices Evidence and Research Evidence based Complementary and Alternative Medicine Systematic ReviewsStatti Redaguvati Velichko V I Lagoda D O Venger Ya I 5 serpnya 2021 Vprovadzhennya dokazovoyi medicini u navchannya studentiv medikiv Medichna osvita 2 s 11 16 ISSN 2414 5998 doi 10 11603 me 2414 5998 2021 2 11944 Institute for Occupational Health of AMS of Ukraine Kiev Dobrovolsky L O 30 chervnya 2005 Evidence based medicine and perspectives of its application in occupational health Ukrainian Journal of Occupational Health 2005 2 s 80 85 doi 10 33573 ujoh2005 02 080 SupportGroupsForNurses Dokazova medsestrinska praktika ChatGPT gajd angl Primitki Redaguvati Li Shu Cao Meijuan Zhu Xuejiao 2019 09 Evidence based practice Knowledge attitudes implementation facilitators and barriers among community nurses systematic review Medicine angl 98 39 s e17209 ISSN 0025 7974 PMC PMC6775415 PMID 31574830 doi 10 1097 MD 0000000000017209 Procitovano 15 bereznya 2023 Velichko V I Lagoda D O Venger Ya I 5 serpnya 2021 VPROVADZhENNYa DOKAZOVOYi MEDICINI U NAVChANNYa STUDENTIV MEDIKIV Medichna osvita 2 s 11 16 ISSN 2414 5998 doi 10 11603 me 2414 5998 2021 2 11944 Procitovano 15 kvitnya 2023 ChatGPT 4 0 OpenAI 15 04 2023 Ideal Wikipedia description prompt Create an ideal description of Evidence based Medicine for Wikipedia Akobeng A K 1 serpnya 2005 Principles of evidence based medicine Archives of Disease in Childhood angl 90 8 s 837 840 ISSN 0003 9888 PMC PMC1720507 PMID 16040884 doi 10 1136 adc 2005 071761 Procitovano 15 bereznya 2023 Novi klinichni protokoli MOZ Ukrayini Shah Hriday M Chung Kevin C 2009 09 Archie Cochrane and His Vision for Evidence Based Medicine Plastic and Reconstructive Surgery amer 124 3 s 982 ISSN 0032 1052 PMC PMC2746659 PMID 19730323 doi 10 1097 PRS 0b013e3181b03928 Procitovano 15 bereznya 2023 Stavrou A Challoumas D Dimitrakakis G 1 sichnya 2014 Archibald Cochrane 1909 1988 the father of evidence based medicine Interactive CardioVascular and Thoracic Surgery angl 18 1 s 121 124 ISSN 1569 9293 PMC PMC3867052 PMID 24140816 doi 10 1093 icvts ivt451 Procitovano 15 bereznya 2023 Sur RogerL Dahm Philipp 2011 History of evidence based medicine Indian Journal of Urology angl 27 4 s 487 ISSN 0970 1591 PMC PMC3263217 PMID 22279315 doi 10 4103 0970 1591 91438 Procitovano 15 bereznya 2023 Claridge Jeffrey A Fabian Timothy C 1 travnya 2005 History and Development of Evidence based Medicine World Journal of Surgery angl 29 5 s 547 553 ISSN 1432 2323 doi 10 1007 s00268 005 7910 1 Procitovano 15 bereznya 2023 Montori Victor M Guyatt Gordon H 1 veresnya 2002 What is evidence based medicine Endocrinology and Metabolism Clinics of North America angl 31 3 s 521 526 ISSN 0889 8529 doi 10 1016 S0889 8529 02 00015 4 Procitovano 15 bereznya 2023 Starr Mark Chalmers Iain Clarke Mike Oxman Andrew D 2009 07 The origins evolution and future of The Cochrane Database of Systematic Reviews International Journal of Technology Assessment in Health Care angl 25 S1 s 182 195 ISSN 1471 6348 doi 10 1017 S026646230909062X Procitovano 15 bereznya 2023 Graham Ian D Harrison Margaret B 1 lipnya 2005 Evaluation and adaptation of clinical practice guidelines Evidence Based Nursing angl 8 3 s 68 72 ISSN 1367 6539 PMID 16021701 doi 10 1136 ebn 8 3 68 Procitovano 15 bereznya 2023 Akobeng A K 1 serpnya 2005 Principles of evidence based medicine Archives of Disease in Childhood angl 90 8 s 837 840 ISSN 0003 9888 PMID 16040884 doi 10 1136 adc 2005 071761 Procitovano 15 bereznya 2023 Murad M Hassan Asi Noor Alsawas Mouaz Alahdab Fares 1 serpnya 2016 New evidence pyramid BMJ Evidence Based Medicine angl 21 4 s 125 127 ISSN 2515 446X PMC PMC4975798 PMID 27339128 doi 10 1136 ebmed 2016 110401 Procitovano 15 bereznya 2023 Higgins Julian P T Thompson Simon G Deeks Jonathan J Altman Douglas G 4 veresnya 2003 Measuring inconsistency in meta analyses BMJ angl 327 7414 s 557 560 ISSN 0959 8138 PMC PMC192859 PMID 12958120 doi 10 1136 bmj 327 7414 557 Procitovano 15 bereznya 2023 Sheridan Desmond J Julian Desmond G 12 lipnya 2016 Achievements and Limitations of Evidence Based Medicine Journal of the American College of Cardiology angl 68 2 s 204 213 ISSN 0735 1097 doi 10 1016 j jacc 2016 03 600 Procitovano 15 bereznya 2023 Goldman Joshua J Shih Tiffany L 1 sichnya 2011 The Limitations of Evidence Based Medicine Applying Population Based Recommendations to Individual Patients AMA Journal of Ethics 13 1 s 26 30 ISSN 2376 6980 doi 10 1001 virtualmentor 2011 13 1 jdsc1 1101 Procitovano 15 bereznya 2023 Schulz K F Chalmers I Hayes R J Altman D G 1 lyutogo 1995 Empirical evidence of bias Dimensions of methodological quality associated with estimates of treatment effects in controlled trials JAMA 273 5 s 408 412 ISSN 0098 7484 PMID 7823387 doi 10 1001 jama 273 5 408 Procitovano 15 bereznya 2023 Moher D Pham B Jones A Cook D J Jadad A R Moher M Tugwell P Klassen T P 22 serpnya 1998 Does quality of reports of randomised trials affect estimates of intervention efficacy reported in meta analyses Lancet London England 352 9128 s 609 613 ISSN 0140 6736 PMID 9746022 doi 10 1016 S0140 6736 98 01085 X Procitovano 15 bereznya 2023 Kunz Regina Oxman Andrew D 31 zhovtnya 1998 The unpredictability paradox review of empirical comparisons of randomised and non randomised clinical trials BMJ British Medical Journal 317 7167 s 1185 1190 ISSN 0959 8138 PMID 9794851 Procitovano 15 bereznya 2023 Subbiah Vivek 2023 01 The next generation of evidence based medicine Nature Medicine angl 29 1 s 49 58 ISSN 1546 170X doi 10 1038 s41591 022 02160 z Procitovano 14 chervnya 2023 Dash Sabyasachi Shakyawar Sushil Kumar Sharma Mohit Kaushik Sandeep 19 chervnya 2019 Big data in healthcare management analysis and future prospects Journal of Big Data 6 1 s 54 ISSN 2196 1115 doi 10 1186 s40537 019 0217 0 Procitovano 15 bereznya 2023 Khan Z Faizal Alotaibi Sultan Refa 1 veresnya 2020 Applications of Artificial Intelligence and Big Data Analytics in m Health A Healthcare System Perspective Journal of Healthcare Engineering angl 2020 s e8894694 ISSN 2040 2295 PMC PMC7481991 PMID 32952992 doi 10 1155 2020 8894694 Procitovano 15 bereznya 2023 Mehta Nishita Pandit Anil Shukla Sharvari 1 grudnya 2019 Transforming healthcare with big data analytics and artificial intelligence A systematic mapping study Journal of Biomedical Informatics angl 100 s 103311 ISSN 1532 0464 doi 10 1016 j jbi 2019 103311 Procitovano 15 bereznya 2023 Cozzoli Nicola Salvatore Fiorella Pia Faccilongo Nicola Milone Michele 22 chervnya 2022 How can big data analytics be used for healthcare organization management Literary framework and future research from a systematic review BMC Health Services Research 22 1 s 809 ISSN 1472 6963 PMC PMC9213639 PMID 35733192 doi 10 1186 s12913 022 08167 z Procitovano 15 bereznya 2023 Abernethy Amy 5 travnya 2023 Time for real world health data to become routine Nature Medicine angl s 1 1 ISSN 1546 170X doi 10 1038 s41591 023 02337 0 Procitovano 14 chervnya 2023 Brennan P F Strombom I 1 travnya 1998 Improving Health Care by Understanding Patient Preferences The Role of Computer Technology Journal of the American Medical Informatics Association angl 5 3 s 257 262 ISSN 1067 5027 PMC PMC61299 PMID 9609495 doi 10 1136 jamia 1998 0050257 Procitovano 15 bereznya 2023 Siminoff Laura A 2013 12 Incorporating patient and family preferences into evidence based medicine BMC Medical Informatics and Decision Making angl 13 S3 s S6 ISSN 1472 6947 PMC PMC4029304 PMID 24565268 doi 10 1186 1472 6947 13 S3 S6 Procitovano 15 bereznya 2023 Bauer Mark S Damschroder Laura Hagedorn Hildi Smith Jeffrey Kilbourne Amy M 16 veresnya 2015 An introduction to implementation science for the non specialist BMC Psychology 3 1 s 32 ISSN 2050 7283 PMC PMC4573926 PMID 26376626 doi 10 1186 s40359 015 0089 9 Procitovano 15 bereznya 2023 McArthur Caitlin Bai Yuxin Hewston Patricia Giangregorio Lora Straus Sharon Papaioannou Alexandra 9 lipnya 2021 Barriers and facilitators to implementing evidence based guidelines in long term care a qualitative evidence synthesis Implementation Science 16 1 s 70 ISSN 1748 5908 PMC PMC8267230 PMID 34243789 doi 10 1186 s13012 021 01140 0 Procitovano 15 bereznya 2023 Newhouse Robin P Spring Bonnie 1 listopada 2010 Interdisciplinary evidence based practice Moving from silos to synergy Nursing Outlook English 58 6 s 309 317 ISSN 0029 6554 PMC PMC2998190 PMID 21074648 doi 10 1016 j outlook 2010 09 001 Procitovano 15 bereznya 2023 Morley Lyndon Cashell Angela 1 chervnya 2017 Collaboration in Health Care Journal of Medical Imaging and Radiation Sciences English 48 2 s 207 216 ISSN 1939 8654 PMID 31047370 doi 10 1016 j jmir 2017 02 071 Procitovano 15 bereznya 2023 Nystrom M E Karltun J Keller C Andersson Gare B 30 travnya 2018 Collaborative and partnership research for improvement of health and social services researcher s experiences from 20 projects Health Research Policy and Systems 16 1 s 46 ISSN 1478 4505 PMC PMC5975592 PMID 29843735 doi 10 1186 s12961 018 0322 0 Procitovano 15 bereznya 2023 Lepore Dominique Dolui Koustabh Tomashchuk Oleksandr Shim Heereen Puri Chetanya Li Yuan Chen Nuoya Spigarelli Francesca 1 lyutogo 2023 Interdisciplinary research unlocking innovative solutions in healthcare Technovation angl 120 s 102511 ISSN 0166 4972 doi 10 1016 j technovation 2022 102511 Procitovano 15 bereznya 2023 Mansmann Ulrich Locher Clara Prasser Fabian Weissgerber Tracey Sax Ulrich Posch Martin Decullier Evelyne Cristea Ioana A ta in 2023 02 Implementing clinical trial data sharing requires training a new generation of biomedical researchers Nature Medicine angl 29 2 s 298 301 ISSN 1546 170X doi 10 1038 s41591 022 02080 y Procitovano 14 chervnya 2023 rekomenduyetsya displayauthors dovidka McDaid David Sassi F Merkur Sherry 2015 Promoting health preventing disease the economic case Berkshire The World Health Organization ISBN 978 0 335 26227 4 OCLC 931778663 Barbazzeni Beatrice Friebe Michael 2022 U Friebe Michael Prevention Prediction Personalization and Participation as Key Components in Future Health Novel Innovation Design for the Future of Health Entrepreneurial Concepts for Patient Empowerment and Health Democratization angl Cham Springer International Publishing s 147 152 ISBN 978 3 031 08191 0 doi 10 1007 978 3 031 08191 0 14 Kulkova Julia Kulkov Ignat Rohrbeck Rene Lu Shasha Khwaja Ahmed Karjaluoto Heikki Mero Joel 1 lyutogo 2023 Medicine of the future How and who is going to treat us Futures angl 146 s 103097 ISSN 0016 3287 doi 10 1016 j futures 2023 103097 Procitovano 15 bereznya 2023 Razzak Muhammad Imran Imran Muhammad Xu Guandong 1 travnya 2020 Big data analytics for preventive medicine Neural Computing and Applications angl 32 9 s 4417 4451 ISSN 1433 3058 PMC PMC7088441 PMID 32205918 doi 10 1007 s00521 019 04095 y Procitovano 15 bereznya 2023 Posilannya RedaguvatiSCImago gt Journal Rankings on Medicine rejtingi najcitovanishih naukovih zhurnaliv za kategoriyami Bazi danih statej Kokranivska biblioteka elektronna baza danih z dokazovoyi medicini sho mistit sistematichni oglyadi ta doslidzhennya z usih galuzej medicini ta ohoroni zdorov ya Rezyume oglyadiv dostupni bezkoshtovno a takozh peredbachenij samostijnij poshuk po serveru Google Scholar Academy PubMed Elicit poshukovij asistent yakij vikoristovuye movni modeli shtuchnogo intelektu GPT dlya pokazu relevantnih doslidzhen ta rezyume klyuchovoyi informaciyi sered bagatoh baz danih Najbilshi vidavci naukovoyi periodiki Elsevier Springer Wiley Oxford University Press Cambridge University Press Public Library of Science Taylor amp Francis Frontiers Annual Reviews RSC Advances Royal Society of Chemistry MDPI Rethinking Evidence in Medicine Nature Medicine 2023 Otrimano z https uk wikipedia org w index php title Dokazova medicina amp oldid 39711534